Wir freuen uns, Ihnen zu zeigen, welche wichtige Rolle JMP in unserer Datenumgebung bei Soitec spielt. Mit mehr als 600 Benutzern in unserem Unternehmen ist es immer eine Herausforderung, die Benutzererfahrung zu verbessern und unsere auf JMP bereitgestellten Produkte zu industrialisieren.
Heute können mit JMP viele Datenquellen gezielt angesprochen werden, doch das Sammeln von Daten aus AWS-Diensten kann immer noch übermäßig komplex sein.
Ab JMP 15 und dank der Python-Integration konnten wir die Funktionen von JMP weiter ausbauen. Wir haben eine Reihe benutzerdefinierter Bibliotheken (einschließlich S3, Athena und RDS) intern validiert, mit denen wir die für Endbenutzer erforderlichen AWS-Dienste gezielt einsetzen können. Dank der eingebetteten Python-Integration von JMP 18 ist es heute viel einfacher, die Architektur zu verwalten.
In dieser Präsentation erläutern wir etwas mehr über die Rolle, die JMP in unserer Datentechnik-Pipeline spielt, und wie wir noch mehr von der Python-Integration mit JMP 18 profitieren können.
